增加了直接赋权模型，修改了 cursor 规则，要求一直使用 UTF-8 编码

.cursorrules

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 # Cursor Rules
 
 You are an expert in C#, Unity, and scalable game development.
@@ -62,4 +61,27 @@ You are an expert in C#, Unity, and scalable game development.
   3. Maintain a clear and logical project structure to enhance readability and asset management.
   
   Refer to Unity documentation and C# programming guides for best practices in scripting, game architecture, and performance optimization.
+  
+  Text Encoding Guidelines
+
+- Ensure all output uses UTF-8 encoding, avoiding special or rare characters.
+- When encountering content that cannot be represented using standard characters, use common characters or descriptive text as substitutes.
+- For Chinese content, use standard simplified Chinese characters and avoid rare characters or special symbols.
+- For code comments, use only basic ASCII characters and standard UTF-8 Chinese characters.
+- In Markdown documents, use standard UTF-8 character set to ensure correct display across different platforms and editors.
+- When formatting is required, prefer basic Markdown syntax over special characters.
+- Validate all text content for proper encoding before output.
+- When dealing with multilingual content, ensure consistent encoding across all languages.
+- For system messages and logs, use ASCII characters whenever possible.
+- Test all text output in different environments to ensure consistent display.
+
+  Key Text Handling Principles
+
+1. Always validate character encoding before processing or displaying text.
+2. Use standard character sets to ensure cross-platform compatibility.
+3. Implement proper error handling for text encoding issues.
+4. Maintain consistent encoding throughout the project.
+5. Document any special character handling requirements.
+
+Refer to Unicode standards and encoding best practices for text handling in C# applications.
   

README.md

@@ -204,7 +204,27 @@ ActiveProtect/
 
 系统提供了多种评估模型，用于评估防护系统的性能：
 
-### 1. 模糊评价模型
+### 1. 直接赋权模型
+
+最基础的评估方法，通过直接指定权重进行加权计算。
+
+特点：
+
+- 计算简单直观
+- 权重确定过程透明
+- 适用于评价指标较少的情况
+- 权重需满足：
+  - 非负性：所有权重 ≥ 0
+  - 归一性：所有权重之和 = 1
+
+适用场景：
+
+- 评价指标较少（通常≤5个）
+- 各指标重要性差异明显
+- 有充分的专家经验支持
+- 需要快速得出评估结果
+
+### 2. 模糊评价模型
 
 适用于不确定性强的指标评估。通过建立隶属度矩阵，对多个评价指标进行综合评估。
 
@@ -214,17 +234,17 @@ ActiveProtect/
 - 支持多指标综合评价
 - 通过隶属度函数量化定性指标
 
-### 2. AHP层次分析模型
+### 3. AHP层次分析模型
 
 适用于层次分明的指标体系，通过建立判断矩阵进行评估。
 
 特点：
 
 - 层次结构清晰
-- 考虑指标间的相对重要性
+- 考虑指标间的对重要性
 - 结果具有较好的可解释性
 
-### 3. 灰色关联分析模型
+### 4. 灰色关联分析模型
 
 适用于数据不完整的情况，通过计算评估指标与参考序列的关联度进行评估。
 
@@ -234,7 +254,7 @@ ActiveProtect/
 - 计算简单直观
 - 能反映系统发展趋势
 
-### 4. 贝叶斯网络模型
+### 5. 贝叶斯网络模型
 
 适用于具有不确定性和条件依赖关系的指标评估。
 
@@ -244,27 +264,9 @@ ActiveProtect/
 - 支持先验知识的引入
 - 可进行概率推理和预测
 
-### 评估指标体系
-
-主要评估维度包括：
-
-1. 时间维度
-   - 告警响应时间
-   - 干扰启动时间
-   - 系统反应延迟
-
-2. 空间维度
-   - 探测覆盖范围
-   - 干扰防护范围
-   - 方位角覆盖
-
-3. 可靠性维度
-   - 探测可靠性
-   - 干扰可靠性
-   - 系统稳定性
-
 ### 评估模型选择建议
 
+- 对于简单且指标较少的评估任务，可以使用直接赋权法
 - 对于不确定性强的指标，优先使用模糊评价或贝叶斯网络
 - 对于有大量历史数据的指标，可以使用神经网络模型
 - 对于层次分明的指标体系，适合使用AHP方法

src/Evaluation/DirectWeightModel.cs

@@ -0,0 +1,63 @@
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.Linq;
+
+namespace ActiveProtect.Evaluation
+{
+    /// <summary>
+    /// 直接赋权评估模型
+    /// 最简单的评估方法，直接通过权重进行加权计算
+    /// </summary>
+    public class DirectWeightModel : IEvaluationModel
+    {
+        private readonly float[] weights; // 权重向量
+        
+        public string ModelName => "直接赋权模型";
+
+        public DirectWeightModel(float[] weights)
+        {
+            this.weights = weights;
+            
+            if (!ValidateWeights())
+            {
+                throw new ArgumentException("权重无效：权重必须为非负数且和为1");
+            }
+        }
+
+        public float Evaluate(Dictionary<string, float> evaluationData)
+        {
+            if (evaluationData.Count != weights.Length)
+            {
+                throw new ArgumentException("评估数据数量与权重数量不匹配");
+            }
+
+            float result = 0;
+            int i = 0;
+            
+            foreach (var data in evaluationData)
+            {
+                result += weights[i] * data.Value;
+                i++;
+            }
+
+            return result;
+        }
+
+        /// <summary>
+        /// 验证权重的有效性
+        /// </summary>
+        private bool ValidateWeights()
+        {
+            // 检查权重是否都为非负数
+            if (weights.Any(w => w < 0))
+            {
+                return false;
+            }
+
+            // 检查权重之和是否为1
+            const float tolerance = 0.0001f;
+            float sum = weights.Sum();
+            return Math.Abs(sum - 1) < tolerance;
+        }
+    }
+} 

src/Evaluation/EvaluationExample.cs

@@ -32,6 +32,9 @@ namespace ActiveProtect.Evaluation
 
             // 4. 贝叶斯网络模型示例
             DemoBayesianEvaluation(evaluationData);
+
+            // 5. 直接赋权模型示例
+            DemoDirectWeightEvaluation(evaluationData);
         }
 
         /// <summary>
@@ -126,5 +129,22 @@ namespace ActiveProtect.Evaluation
             float result = bayesianModel.Evaluate(evaluationData);
             Console.WriteLine($"贝叶斯网络评价结果: {result:F4}");
         }
+
+        /// <summary>
+        /// 直接赋权模型示例
+        /// </summary>
+        private static void DemoDirectWeightEvaluation(Dictionary<string, float> evaluationData)
+        {
+            Console.WriteLine("\n=== 直接赋权模型示例 ===");
+            
+            // 设置权重
+            float[] weights = new float[] { 0.4f, 0.3f, 0.3f };
+            
+            var directModel = EvaluationModelFactory.CreateModel("direct", 
+                new object[] { weights });
+
+            float result = directModel.Evaluate(evaluationData);
+            Console.WriteLine($"直接赋权评价结果: {result:F4}");
+        }
     }
 } 

src/Evaluation/EvaluationModelFactory.cs

@@ -36,6 +36,11 @@ namespace ActiveProtect.Evaluation
                         (Dictionary<string, List<string>>)parameters[2]
                     );
                 
+                case "direct":
+                    return new DirectWeightModel(
+                        (float[])parameters[0]
+                    );
+                
                 default:
                     throw new ArgumentException($"不支持的评估模型类型: {modelType}");
             }